危化品装卸作业 AI 视觉分析预警系统
一、项目背景与目标
危化品装卸作业涉及危险化学品操作，流程规范性直接关系到人员安全、设备安全和环境安全。当前危化品装卸作业依赖人工监督，易因人为疏忽导致违规操作，引发泄漏、火灾、爆炸等重大安全事故。
本项目旨在构建一套基于人工智能视觉识别技术的危化品装卸作业全程监控预警系统，对危化品装卸作业 8 个核心步骤的规范性、顺序正确性进行实时识别验证，识别准确率≥90%；当检测到操作缺失、错误或顺序颠倒时，5 秒内触发现场语音提示、声光报警，及时制止违规行为，实现危化品装卸作业标准化、智能化监管。
二、系统总体架构
系统采用 “感知层 - 边缘计算层 - 平台层 - 应用层” 四层架构，实现数据采集、实时分析、预警处置、统一管理的全流程闭环。
（一）感知层
负责危化品装卸作业场景的音视频、环境数据采集，为 AI 分析提供原始数据，核心设备如下：
设备类型 | 技术参数 | 部署位置 | 数量 | 核心作用 |
高清智能摄像头 | 分辨率≥4K，帧率≥30fps，支持低照度（0.001Lux）、宽动态，具备防水防尘（IP67）、防暴等级，内置 AI 芯片支持边缘推理 | 危化品装卸区四角、危化品装卸口正上方、车辆停靠区、消防器材存放点 | 按危化品装卸区规模配置（单危化品装卸区 4-6 台） | 采集作业全程视频流，捕捉车辆位置、人员动作、设备状态等关键信息 |
拾音设备 | 降噪型全向麦克风，拾音距离≥10 米，支持音频与视频同步 | 与摄像头同点位部署 | 与摄像头匹配 | 采集现场音频，辅助语音报警指令播放 |
声光报警器 | 声光一体，音量≥110dB，灯光闪烁频率≥2Hz，支持 485 / 以太网通信 | 危化品装卸区醒目位置（如危化品装卸口旁、操作亭） | 单危化品装卸区 1-2 台 | 接收预警信号后触发声光报警 |
语音播报器 | 支持 TTS 语音合成，输出功率≥30W，支持本地 / 远程语音指令下发 | 与声光报警器同点位 | 与声光报警器匹配 | 精准播放违规点位及原因的语音提示 |
辅助传感器（可选） | 静电接地电阻传感器（检测接地电阻≤10Ω）、管道压力传感器（检测密封连接状态） | 静电接地夹、危化品装卸管道接口处 | 按需配置 | 辅助 AI 视觉识别验证，提升准确率 |
（二）边缘计算层
部署于生产场所本地的边缘计算设备，负责视频流实时分析、预警指令快速下发，满足 “5 秒内报警” 的低延迟要求：
1. 核心设备：工业级边缘计算网关（搭载 RK 3588 ，8GB运行内存 ，64GB emcc, 算力≥6TOPS，支持多路视频解码）；
2. 核心功能：
◦ 接收感知层视频流，本地化运行 AI 算法，避免网络延迟；
◦ 实时分析作业步骤，识别违规行为；
◦ 5 秒内触发声光报警、语音提示，同时将预警信息上传至平台层；
◦ 缓存作业视频（≥7 天），便于事后追溯。
（三）平台层
构建统一的 AI 视觉分析管理平台，实现算法、预警、设备的集中管理，支持云端 / 本地部署：
1. 核心模块：
◦ 算法管理模块：统一管理通用算法（如人员识别、车辆识别）和定制算法（如静电接地识别、管道密封识别），支持算法版本更新、参数调优；
◦ 预警管理模块：接收边缘层上传的预警信息，展示违规点位、原因、时间，支持预警分级（一般 / 严重）、处置流程；
◦ 设备管理模块：远程监控摄像头、边缘网关、报警器等设备状态，支持设备在线 / 离线告警、参数配置；
◦ 数据存储模块：存储作业视频、预警记录、操作日志（存储周期≥3 个月），支持按时间、危化品装卸区、违规类型检索；
◦ 可视化模块：以 GIS 地图、视频监控大屏展示危化品装卸区实时状态，汇总违规统计数据（如月度违规类型分布、高发时段）。
1. 技术架构：采用微服务架构，基于 Spring Cloud/K8s 部署，前端采用 Vue.js+ECharts 实现可视化，后端采用 Python/Java，数据库采用 MySQL+Redis（缓存实时数据）+MinIO（存储视频文件）。
